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World File Search System运动学的
在大量运动加速度下，用于实时测量头运动学的仪器守卫
摘要：背景：运动的头部影响会导致脑损伤。通过仪器的胸罩（IMG）准确量化头运动学可以帮助识别有害影响期间的潜在脑运动。当前研究的目的是评估IMG在各种线性和旋转加速度上的有效性，以允许进行局部影响监测。方法：仪器头盔测试装置（ATD）的滴测试在一系列撞击幅度和位置进行，并同时收集了IMG测量。ATD和IMG运动学也被向前馈送到高度有限脑模型，以预测最大的主应变。结果：影响产生了广泛的头部运动学（16-171 g，1330–10,164 rad/s 2和11.3–41.5 rad/s）和持续时间（6-18毫秒），代表了橄榄球和拳击的影响。对ATD和IMG的峰值的比较表明一致性很高，峰值影响运动学的总和相关系数为0.97，预测的脑应变为0.97。我们还发现IMG和ATD测量的时间序列运动数据之间有良好的一致性，旋转速度（5.47±2.61％）的归一化均方根误差最高，旋转加速度最低（1.24±0.86％）。我们的结果证实，IMG可以在大量加速度下可靠地测量基于实验室的头运动学，并且适合将来的现场有效性评估。
AI-Smartphone无标记运动捕获反转跳动期间髋关节，膝盖和踝关节运动学的运动
f i g u r e 1 Vicon标记（前后）用于反射标记（A）：右前头部RFHD，左前头部LFHD，左后头LBHD，左后头LBHD，右后头RBHD，Clavicle Clav，Clavicle Clav，Clavicle clav，serternum strn，c7，C7，C7，C7，c7 LWRA/LWRB, Left Finger LFIN, Right Shoulder RSHO, Right Upper Arm RUPA, Right Elbow RELB, Right Forearm RFRM, Right Wrist RWRA/RWRB, Right Finger RFIN, Left ASIS LASI, Left PSIS LPSI, Right ASIS RASI, Right PSIS RPSI, Left thigh LTHI, Left Knee LKNE, Left Tibia LTIB, Left Ankle LANK, Left脚跟Lhee，左脚趾ltoe，右大腿Rthi，右膝盖rkne，右胫骨rtib，右脚踝等级，右脚跟Rhee和右脚趾rtoe； SBSQ置（B）的标记模型由24个解剖键组成组成，结合成骨骼模型：0：骨盆中心，1：中心左髋关节，2：右臀部中心臀部，3：下脊柱，4：左膝盖中心，4：左膝盖，5：右膝盖的中心，6：中心，7：中心，7：左中间：左左：左：左：左：左：8：左：脚趾，11：右脚趾的中心点，12：脖子，13：左锁骨中心点，14：右侧锁骨中心点，15：头部中心，中心，16：左肩关节中心：17：右肩关节中心，右肘接头，18：左肘接头中心，19：右肘中心，右肘关节中心，20：20：左手腕的中心：左手腕的中心，21：左手腕的中心，左右22：左侧的中心：左侧的右侧孔右侧和23：23：23：23：23：23：23：23：23：23：
一种物理信息的低球学习，用于基于SEMG的肌肉力量和关节运动学的估计
摘要 - 表面肌电图（SEMG）中的肌肉力量和关节运动学估计1对于2实时生物力学分析，对神经肌肉刺激，肌肉动力学和4个动力学的动态相互作用3的2实时生物力学分析至关重要。深度神经网络（DNNS）5的最新进展表明，以完全自动化和可重复的方式改善生物力学肛门-6 YSIS的潜力。ho-7，生物力学分析的小样本性质和物理解释性8限制了DNN的应用。9本文提出了一种新型物理学的低镜头10对逆向学习方法，用于基于SEMG的11个肌肉力量和关节运动学的估计。这种方法无缝12将拉格朗日的运动方程和逆Dy-13 Namic肌肉模型集成到生成的对抗性净-14工作（GAN）的结构性特征解码框架（GAN）框架中，并从小样本数据中进行了15个外推估计。特定于16，拉格朗日的运动方程式被引入17个生成模型，以限制遵循物理定律的高级特征的结构化解码18。通过奖励推断估算值22和物理参考的Cons-21帐篷物理表示，旨在提高20个物理学的政策梯度，以提高20个对抗性学习效率。实验验证是在两种情况下进行的23个（即步行试验和24个手腕运动试验）。31的结果表明，与基于物理学的逆动力学相比，肌肉力和关节运动学的估计值26是公正的，其中27个表现优于选定的基准方法，其中包括28种物理学的卷积神经网络（PI-CNN），Val-29 LINA-29 LINA生成的对手网络（GAN）和Multi-Extremi-Lextreme-extreme Machine（Ml-30-Extreme Machine（Ml-30）。
通过加强学习的集成钻头寻求洞控制
摘要 - 智能钻孔寻求洞穴是一种有前途的技术，可提高钻孔效率，减轻潜在的安全危害并减轻人类操作员。大多数现有的智能钻臂控制方法依赖于基于反向运动学的分层控制框架。但是，由于反向运动学的计算复杂性以及多个关节的顺序执行效率低下，这些方法通常是耗时的。为了应对这些挑战，本研究提出了一种基于强化学习（RL）的综合钻孔控制方法。我们开发了一个集成的钻臂控制框架，该框架利用参数化策略在每个时间步骤中直接为所有关节生成控制输入，利用关节姿势和目标孔信息。通过将寻求洞穴的任务制定为马尔可夫决策过程，可以直接使用当代主流RL算法来学习寻求洞穴的政策，从而消除了对逆动力学解决方案的需求并促进合作的多关节控制。为了在整个钻井过程中提高钻孔精度，我们设计了一种结合Denavit-Hartenberg联合信息并预览寻求洞穴差异数据的状态表示。仿真结果表明，就寻求洞的准确性和时间效率而言，所提出的方法显着优于传统方法。索引术语 - 强化学习，集成的钻头控制，寻求孔，机器人臂
识别人类和人类物理参数Jovana Jovic，Eiichi Yoshida（日本AIST），Gentiane Venture（日本TUAT）
对类人动作和人类运动的动力学和运动学分析需要对段质量参数（质量，质量中心和惯性基质）进行准确估算，并且它们的误解可能会导致估计的关节运动学的显着差异。在机器人技术领域中，已经开发了几种方法，用于基于双足体系统动态方程的线性特性，以相对于一组质量参数。本演讲将重点介绍有关该主题最新研究的方法。将给出人类和类人形机器人质量参数估计的示例。确定的质量参数改善了人类动态分析的输出和人形模拟和基于模型的控制。
基于颜色对象的设计和实现
本评论深入研究了智能颜色分类机的世界。我们剖析了利用Arduino Nano微控制器的处理能力，TCS3200传感器的颜色辨别力，伺服电动机的敏捷性以及输送机带的效率。分析不仅仅是硬件，还探讨了在实现完美的分类中的机器人技术，计算机视觉和逆运动学的引人入胜的相互作用。此外，它研究了物联网（IoT）的整合，以将这些机器编织到连接且聪明的结构中。挑战诸如计算密集的任务，细致的传感器校准，气质照明条件和强大的网络安全性都不会避开。本文通过强调这些系统跨行业的变革潜力，为在这个动态领域的未来进步奠定了路线图。
基于ROS的双机械臂协同感知抓取系统设计与实现
机器人手臂任务中的感知技术。通过分析机器人臂的运动学并设计双臂合作系统，将视觉点云技术结合起来，实现双臂合作握把，并通过使用ROS平台来验证合作社CON-TROL策略的有效性，从而构建双臂臂系统的实验平台。主要研究内容包括分析机器人ARM运动学的正和反向运动学模型，视觉点云识别在双臂合作任务中的应用，双臂合作控制策略的实现以及合作掌握的实验结果和分析。通过这项研究，成功设计和实现了基于ROS的双机器人臂合作感，并实现了双臂合作控制策略的有效性。
通过数字图像相关分析 1350°C 下陶瓷的不对称蠕变
在极高的温度下，陶瓷的关键参数之一是其抗蠕变性。蠕变行为的表征通常通过弯曲试验进行评估，当拉伸和压缩之间出现不对称时，蠕变行为的表征会变得复杂。为了检测和量化这种不对称行为，建议使用数字图像相关 (DIC)。首先，高温下 DIC 需要解决几个挑战，即随机图案稳定性、辐射过滤和热雾。由于加热陶瓷的可能性有限、应变场不均匀及其水平低，这些挑战更加严重。除了几项实验发展之外，由于使用了基于临时有限元运动学的两种 DIC 全局方法，应变不确定性得到了降低。最后，将所提出的方法应用于高抗蠕变性能设计的工业锆石陶瓷在 1350°C 下的不对称蠕变分析。
SCARA 机器人的电影设计和力分析...
摘要——气动技术在工业中的应用受到广泛青睐，因为它具有广泛的可用性和无污染的流体，因此有可能取代工业中的其他系统。在工业机器人领域，很少设计带有气动伺服电机的机械臂，因为对此的研究很少。该技术是一种带反馈的闭环重复控制系统，使其在工业过程中的实施成为可能。由于气动工业机器人很少，本研究旨在设计一个原型，通过运动学的解析对位置进行精确控制并降低气动系统的非线性随机性，这将为所需应用的气动伺服电机的机械调整提供必要的信息以及对传输模拟的解释。本研究提供了一个完全气动和功能齐全的机器人原型的制造模型，为未来应用于工业机器人的气动控制研究开辟了领域。
WRO未来工程师类别 - 一般规则
- 使用计算机视觉和传感器融合来估计跑酷和车辆本身的状态。- 具有开源硬件的工具，例如机电组件和控制器。- 具有运动部件和运动学的机器人的动作计划和控制与差分驱动器不同（例如转向）。- 解决任务的最佳策略，包括解决任务的稳定性。- 团队合作，沟通，解决问题，项目管理，创造力。- 一个工程杂志，以显示进度和设计策略。对于有兴趣参加此类别的团队创建了“获得起始指南”。本指南更多地说明了有关车辆要求，可能的技术解决方案和错误。在这里，学生可以开始了解如何为这场比赛设置车辆。在这里查看入门指南！学习是最重要的WRO希望激发全球与STEM相关的学科的学生，我们希望学生通过在我们的比赛中嬉戏的学习来发展自己的技能。因此，以下方面是我们所有竞争计划的关键：